Layer Diffuse with any model ComfyUI Workflow

此工作流使您能够为任何当前没有训练好的Layer Diffusion模型的检查点架构生成透明图像。它并不能神奇地让现有模型适配其他架构，而是通过一些巧妙的技巧绕过这些限制。与我的其他工作不同，此工作流尽可能简洁，以便您可以将其中的思想融入自己的流程中。请阅读以下具体说明。

依赖项
https://github.com/huchenlei/ComfyUI-layerdiffuse
https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux

实现方法
首先，我们使用一个支持的模型生成图像。截至目前，支持的模型包括SD1.5和SDXL。Pony模型也可行，但Illustrious/NoobAI不行。
以下是使用Pony检查点并应用SDXL Layer Diffusion模型生成的图像，但在解码Layer Diffusion之前（尚未产生透明效果）：

解码后，我们得到一张透明图像。CivitAI并不真正支持透明背景，但此处的黑色实际代表透明区域：

这仍然是Pony图像，因此您无需复杂的工作流即可实现。但我们希望在没有训练好的Layer Diffusion模型的检查点上生成图像。
因此，我们不保存这张图像，而是从Layer Diffuse Decode节点中提取遮罩：

接着，我们取最初生成的那张图像，并使用ControlNet预处理器，基于Pony图像（在LD解码前）生成深度图和HED（软边缘）图像（也可用线稿代替软边缘）：

应用两个ControlNet后，我们使用目标检查点（此处为Illustrious检查点）生成图像，该检查点本身没有训练好的Layer Diffusion模型：

我们需要将ControlNet的强度设置得足够高，以确保角色保持在之前遮罩的边界内。
最后一步是使用该遮罩裁剪出角色：

搞定！我们得到了一张带有Illustrious风格但无Illustrious Layer Diffusion模型的透明背景图像。